O Apache Iceberg é um formato de tabela de código aberto criado para conjuntos de dados analíticos em grande escala armazenados em data lakes. Ele aborda muitas das limitações dos formatos de tabelas de data lake tradicionais, oferecendo confiabilidade, desempenho e flexibilidade aprimorados para arquiteturas de data lakehouse. Pense nisso como uma camada inteligente que fica no topo do armazenamento do seu data lake, como o Cloud Storage, oferecendo recursos semelhantes a bancos de dados para seus conjuntos de dados massivos. Em vez de gerenciar apenas arquivos, o Iceberg gerencia tabelas como coleções de arquivos de dados, permitindo recursos como evolução de esquema, viagem no tempo e planejamento de consultas mais eficiente. Isso permite que analistas, cientistas e engenheiros de dados trabalhem com dados em data lakes com mais facilidade e eficiência, além de aumentar as cargas de trabalho analíticas.
O Apache Iceberg atende a vários propósitos em arquiteturas de dados modernas, principalmente aquelas que usam data lakes. Os principais casos de uso incluem:
No núcleo, o Apache Iceberg funciona introduzindo uma camada de metadados que fica acima dos arquivos de dados reais no seu data lake. Esses metadados rastreiam a estrutura e o conteúdo das tabelas de um jeito mais organizado e robusto do que os sistemas tradicionais baseados em arquivos. Confira a seguir um detalhamento dos principais mecanismos:
A arquitetura do Apache Iceberg envolve vários componentes principais que trabalham juntos:
O Apache Iceberg melhora significativamente os recursos dos data lakes ao adicionar um formato de tabela confiável e com bom desempenho. Em data lakes tradicionais sem um formato de tabela, como o Iceberg, os dados geralmente são apenas uma coleção de arquivos. Isso pode gerar vários desafios:
O Iceberg resolve essas limitações fornecendo uma camada estruturada sobre o data lake. Ele traz recursos semelhantes a bancos de dados para os data lakes, transformando-os em data lakehouses mais poderosos e gerenciáveis. Ao gerenciar tabelas como coleções de arquivos com metadados avançados, o Iceberg permite:
Embora o Apache Iceberg ofereça vantagens significativas, também há alguns desafios a considerar:
Aumento da complexidade
A introdução do Iceberg adiciona outra camada de abstração ao data lake, o que pode aumentar a complexidade geral do sistema. É preciso ter conhecimento específico para entender e gerenciar a camada de metadados.
Dependência do catálogo
O Iceberg depende de um serviço de catálogo (como o Hive Metastore) para gerenciar os locais dos metadados da tabela. A disponibilidade e o desempenho do catálogo podem afetar o sistema como um todo.
Curva de aprendizagem
As equipes precisam aprender os conceitos e as práticas recomendadas associadas ao Iceberg, o que pode exigir treinamento e atualização das habilidades.
Custos indiretos potenciais
Embora o Iceberg otimize o desempenho da consulta em muitos casos, o próprio gerenciamento de metadados introduz alguma sobrecarga, principalmente para conjuntos de dados muito pequenos ou consultas extremamente simples.
Maturidade das ferramentas
Embora o ecossistema do Iceberg esteja crescendo rapidamente, algumas ferramentas e integrações ainda podem ser menos maduras em comparação com tecnologias de armazenamento em data warehouse mais estabelecidas.
Esforço de migração
A migração de data lakes para o uso do Iceberg pode ser uma tarefa significativa, exigindo a reescrita de dados e mudanças nos pipelines de dados atuais.
O Google Cloud oferece um ambiente robusto para aproveitar o Apache Iceberg. Vários serviços do Google Cloud se integram bem ao Iceberg, permitindo que os usuários criem soluções de data lakehouse eficientes e escalonáveis.
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